Health Care Utilization by Patients With Chronic Pelvic Pain
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the patterns of health care utilization among patients with chronic pelvic pain. METHODS: Deidentified administrative claims data from the OptumLabs Data Warehouse were used. Adult female patients who had their first medical claim for chronic pelvic pain between January 1, 2016, and December 31, 2019, were included. Utilization was examined for 12 months after the index diagnosis. The greedy nearest neighbor matching method was used to identify a control group of individuals without chronic pelvic pain. Comparisons were made between those with and those without chronic pelvic pain using χ 2 tests for categorical data and Wilcoxon rank-sum tests for continuous data. RESULTS: In total, 18,400 patients were analyzed in the chronic pelvic pain cohort. Patients with chronic pelvic pain had a higher rate of chronic overlapping pain conditions. Patients with chronic pelvic pain had higher rates of health care utilization across all queried indices. They had more outpatient office visits; 55.5% had 10 or more office visits. Patients with chronic pelvic pain showed higher utilization of the emergency department (ED) (6.3 visits vs 1.9 visits; P <.001). Urine culture and pelvic ultrasonography were the most utilized tests. One-third of patients with chronic pelvic pain utilized physical therapy (PT), and 13% utilized psychological or behavioral therapy. Patients with chronic pelvic pain had higher rates of hysterectomy (8.9% vs 0.6%). The average total health care costs per patient with chronic pelvic pain per year was $12,254. CONCLUSION: Patients with chronic pelvic pain have higher rates of chronic overlapping pain conditions and undergo more ED visits, imaging tests, and hysterectomies than patients without chronic pelvic pain. Improving access to multidisciplinary care, increasing utilization of interventions such as PT and psychological or behavioral therapy, and reducing ED utilization may be possible targets to help reduce overall health care costs and improve patient care.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».